(57)【要約】【課題】本発明はサーバーに蓄積された商品データに基づき商品開発を行なう商品開発プログラムに関し、顧客のニーズに対応した新商品の開発のアシストを行うことを課題とする。【解決手段】商品開発を行なうためにコンピュータを、顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第１の選定手段、前記状態データと、選定した商品の使用後に前記顧客から得られる前記使用評価データを関連付けて記憶する記憶手段、前記記憶手段に蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記記憶手段に記憶されている前記状態データと前記使用評価データとに基づき、商品に要求される新規な特性を有した商品を開発する商品開発アシスト手段として機能させる。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品開発を行なうためにコンピュータを、
顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第１の選定手段、
前記状態データと、選定した商品の使用後に前記顧客から得られる前記使用評価データを関連付けて記憶する記憶手段、
前記記憶手段に蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記記憶手段に記憶されている前記状態データと前記使用評価データとに基づき、商品に要求される新規な特性を有した商品を開発する商品開発アシスト手段、
として機能させるための商品開発プログラム。
【請求項２】
商品開発を行なうためにコンピュータを、
所定値以上の満足度を得た顧客数を求める手段、
該顧客数に基づき選定された商品の生産調整データを生成する手段、
として機能させるための商品開発プログラム。
【請求項３】
請求項１又は２記載の商品開発プログラムにおいて、
前記商品は化粧品であることを特徴とする商品開発プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は商品開発プログラムに係り、特にサーバーに蓄積された商品データに基づき商品開発を行なう商品開発プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、化粧品の販売形態の一つとして、販売店の美容部員が顧客の肌等を観察すると共にこれに基づきカウンセリングを行ない、顧客に最適な化粧品を選定する形態が知られている。この販売形態によれば、美容教育を受けた専門家である美容部員が顧客の肌の状態を観察し、顧客に最適な化粧品を選定するため、顧客に満足してもらえる化粧品の選定が可能となる。
【０００３】
また、美容部員は顧客との対話において、顧客の希望するイメージや化粧品特性（例えば、香りや塗布感等）を顧客から聞きだし、化粧品の選定に際し、この顧客の希望等も化粧品を選定する材料の一つとする。これにより、顧客の満足度を満たす化粧品の選定が可能となる。
【０００４】
一方、化粧品を製造するメーカー側では、新製品を開発する際、顧客から寄せられる製品に関する使用性の情報が非常に重要なものとなる。このため、従来から、化粧品に対して使用性を評価することが行なわれている。
【０００５】
従来、化粧品の使用性評価の方法としては、評価を行なう人を予め雇い入れるか、又は一般人のモニターを募集しておき（以下、この人をパネルという）、このパネルに評価しようとする化粧品を実際に使用してもらい、その時の化粧品の使用性をパネルに評価してもらう方法が採られていた。そして、上記の使用性評価では、通常は「非常に良い」〜「非常に悪い」の数段階の満足度評価により使用性評価を行なっていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−０８３４２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、販売店の美容部員によるカウンセリングにより化粧品の選定を行なってもらう方法では、カウンセリング内容が美容部員の経験等により変化する場合があり、美容部員によりカウンセリングのレベルに個人差が発生してしまうという問題点があった。
【０００８】
また、顧客が必ず販売店に行きカウンセリングを受ける必要があり、顧客によってはこれが面倒となり、自己判断により実際は自己の肌に適していない化粧品を購入して使用する場合がある。このような場合には、化粧品が自己の肌に適していないため、また顧客がこれを自覚していないため、なかなか顧客の満足する肌状態とすることができない。
【０００９】
一方、上記した従来から行なわれている使用性評価方法では、適正な評価を行なうためには数多くのパネラが必要となる。即ち、使用性評価の信頼性，有効性等を向上させるためには、パネラの特性や属性に偏りが発生しないよう数多くのパネラから評価を行なう必要があるが、このパネラの確保が実質上困難であるという問題点があった。
【００１０】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、顧客のニーズに対応した新商品の開発のアシストを行なう化粧品の商品開発プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するために本発明では、次に述べる各手段を講じたことを特徴とするものである。
【００１２】
請求項１記載の発明は、
商品開発を行なうためにコンピュータを、
顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第１の選定手段、
前記状態データと、選定した商品の使用後に前記顧客から得られる前記使用評価データを関連付けて記憶する記憶手段、
前記記憶手段に蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記記憶手段に記憶されている前記状態データと前記使用評価データとに基づき、商品に要求される新規な特性を有した商品を開発する商品開発アシスト手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１３】
また、請求項２記載の発明は、
商品開発を行なうためにコンピュータを、
所定値以上の満足度を得た顧客数を求める手段、
該顧客数に基づき選定された商品の生産調整データを生成する手段、
として機能させることを特徴とするものである。
【００１４】
また、請求項３記載の発明は、
請求項１又は２記載の商品開発プログラムにおいて、
前記商品は化粧品であることを特徴とするものである。
【００１５】
上記した各手段は、次のように作用する。
【００１６】
請求項１記載の発明によれば、記憶手段に蓄積されたデータ数が所定数となった際、商品開発アシスト手段は、記憶手段に記憶されている状態データと使用評価データとに基づき、商品マトリックスに反映されていない特性を有する商品を選定する。ここで商品マトリックスに反映されていない時は、顧客のニーズが存在するにも拘わらず、当該ニーズに対応した商品が存在しないということである。
【００１７】
この商品マトリックスに反映されていない特性は、商品マトリックス上で、顧客の満足度が所定値以上に上がらない所を見出すことにより特定することができる。即ち、顧客の満足度が所定値以上に上がらないということは、当該特性に対する満足度を満たす商品が存在しないことを意味し、商品開発アシスト手段が実施する商品マトリックスに反映されていない特性を有する商品の選定処理は、顧客が実現を望んでいる商品を選定する処理と等価である。
【００１８】
よって、商品開発を行なうメーカーでは、商品開発アシスト手段により選定された商品を製品開発することにより、顧客の満足度を得られる商品を実現できる。これにより、メーカーでは既存商品の改良、及び新製品の開発をスピーディーにかつ的確に行なうことが可能となる。
【００１９】
また、請求項２記載の発明によれば、不評な商品については生産を削減し、好評な商品に対しては生産の増大を図ることができ、市場に対する商品の効率的な供給、及び在庫調整の適正化を図ることができる。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１記載の発明によれば、商品開発を行なうメーカーでは、商品開発アシスト手段により選定された化粧品を製品開発することにより、顧客の満足度を得られる商品を実現できる。これにより、メーカーでは既存商品の改良及び新製品の開発をスピーディーにかつ的確に行なうことが可能となる。
【００２１】
また、請求項２記載の発明によれば、不評な化粧品については生産を削減し、好評な化粧品に対しては生産の増大を図ることができるため、市場に対する化粧品の効率的な供給、及び在庫調整の適正化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施例であるカウンセリングシステムの全体構成図である。
【図２】本発明の一実施例であるカウンセリングシステムで実施するカウンセリング処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例であるカウンセリングシステムで実施する商品開発アシスト処理を示すフローチャートである。
【図４】属性データに入力画面の一例を示す図である。
【図５】アンケートへの回答画面の一例を示す図である。
【図６】商品マトリックスの一例を示す図である。
【図７】商品マトリックスの一例を示す図である。
【図８】商品マトリックスの補正処理を説明するための図である。
【図９】商品開発アシストデータの出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施例である化粧品のカウンセリングシステム１０のシステム構成図である。同図に示すように、カウンセリングシステム１０は、大略するとユーザ端末１１，サーバー２０，メーカー端末３０，及びユーザ端末１１とサーバー２０を接続するインターネット１３等により構成されている。
尚、本システム１０では通信ネットワークとしてインターネット１３を用いた例について説明するが、本発明はインターネットに代えて他の通信ネットワークを用いることも可能である。
【００２５】
ユーザ端末１１は、化粧品を販売する販売店に設置されるか、或いは商品を購入する顧客１２の自宅に設置される。このユーザ端末１１は、処理装置１４，肌診断器１５，入力装置１６，送受信装置１７，表示装置１８，及び記憶装置１９等により構成されている。
【００２６】
記憶装置１９には、後述するカウンセリング処理を行なうための各種処理プログラムが格納されている。処理装置１４はこの処理プログラムを実行することにより、カウンセリングに必要な各種処理を実行する。また、処理装置１４は、接続された肌診断器１５，入力装置１６，送受信装置１７，表示装置１８，及び記憶装置１９を統括的に制御する。
【００２７】
入力装置１６は例えばキーボードであり、カウンセリングに必要な各種データを入力処理するのに用いられる。送受信装置１７は、ユーザ端末１１をインターネット１３に接続する装置である。表示装置１８は例えばＣＲＴであり、入力装置１６から入力された内容及びサーバー２０から送信されてくる各種情報等を表示する。
【００２８】
また本実施例では、処理装置１４に肌診断器１５が接続された構成とされている。この肌診断器１５は、顧客の化粧品が使用される部位（以下、撮像部位という）の状態を入力する状態入力手段として機能するものである。尚、以下説明する本実施例では、撮像部位として肌を例に挙げて説明するものとする。しかしながら、本発明の適用は肌に限定されるものではなく、他の部位（爪、眉，髪，頭皮，唇等）についても適用可能なものである。
【００２９】
肌診断器１５は内部に固体撮像素子（ＣＣＤ）及びプローブが配設されており、ＣＣＤにより顧客１２の撮像部位を光学的に読み取り、またプローブにより肌状態を物理的に検知し、これを電気信号に変換して肌の状態を示す肌状態データを生成する。後述するように、サーバー２０に設けられた中央処理装置２６は、ユーザ端末１１から送信される肌状態データと、肌診断用ＤＢ２４に格納されている肌診断用データに基づき顧客１２の肌診断を行なう。
【００３０】
また、本実施例で実施される肌診断の項目は、肌表面の皮溝と皮丘、肌表面の水分量、皮脂量、ｐＨ値、及び弾力から選定される少なくとも一の項目が含まれる。この肌診断器１５も、処理装置１４によりその駆動を制御される構成とされている。尚、光学的な読み取りに加え、接触子等を用いて物理的な入力処理を行なう構成とすることも可能である。
【００３１】
一方、サーバー２０は中央処理装置２６，送受信装置２１，属性データーベース（以下、データーベースをＤＢと略称する）２２，商品選定用ＤＢ２３，肌診断用ＤＢ２４，アンケート用ＤＢ２５，及び生産調整用ＤＢ２７等により構成されている。
中央処理装置２６は、後述する各種プログラムを実行することにより、顧客１２に対するアンケート処理，商品マトリックスの補正処理．及び商品開発アシスト処理を実施する。また、中央処理装置２６は、各ユーザ端末１１からインターネット１３を介して送信されてくる各種情報を所定のＤＢ２２〜２５に格納する。
【００３２】
属性ＤＢ２２には、顧客１２に関する属性データが格納されている。この属性データとは、顧客１２の氏名，連絡先，及び各種属性等である。また、ここで各種属性とは、顧客１２の誕生日，職業，趣味，皮膚のトラブルの有無，及び肌への要求等である。
【００３３】
商品選定用ＤＢ２３は、顧客１２に対して化粧品を選定する際に用いる初回用商品マトリックス、及び商品マトリックスが格納されている。初回用商品マトリックスは、本カウンセリングシステム１０により始めて商品選定が行なわれる際に参照されるマトリックスである。この初回用商品マトリックスは、属性データの内容（性別，年齢，肌の悩み，肌状態等）をパラメータとして、顧客１２に適した化粧品を選定できるよう構成されている。
【００３４】
これに対し、商品マトリックスは、２回目以降の化粧品の選定処理に用いられるマトリックスである。図６は、商品マトリックスの一例を示している。
商品マトリックスは、肌状態データに含まれる各項目の値と化粧品の商品特性とを関連付けたものである。図６に示す本実施例は、美白化粧水（２０代向き）に関するものであり、肌状態データに含まれる皮脂量と水分量をパラメータとしている。
【００３５】
この商品マトリックスと、肌診断器１５により診断された顧客１２の肌状態データにより、顧客１２に適した化粧品を選定することができる。即ち、仮に肌診断器１５により診断された顧客１２の皮脂量が１１〜２０の範囲にあり、また肌診断器１５により診断された顧客１２の水分量が１〜１０の範囲であったとすると、商品マトリックスにより当該顧客１２に適した美白化粧水は化粧水Ａとなる。
【００３６】
この商品マトリックスは、皮脂量とｐＨ、皮脂量と肌の弾力についてもそれぞれ作製されており、後述するように中央処理装置２６は肌診断器１５により診断された顧客１２の肌状態データ、及び商品選定用ＤＢ２３に格納されている各種商品マトリックスを参照し、顧客１２に最適な化粧品を選定する。また商品マトリックスは、後述するように所定の期間毎に適宜補正される構成となっており、よって顧客１２の満足度を常に反映する構成となっている（説明の便宜上、これについては後述するものとする）。
【００３７】
尚、本実施例では、図６に示すような２つのパラメータよりなる二次元の商品マトリックスを例に挙げて説明するが、商品マトリックスの構成はこれに限定されるものではなく、例えば図７に示されるような三次元の商品マトリックス（皮脂量，水分，ｐＨの３つをパラメータとする）、或いは更に１次元又は四次元以上の多次元の商品マトリックスを用いる構成とすることも可能である。
【００３８】
肌診断用ＤＢ２４は、肌診断用データを格納している。そして、サーバー２０の中央処理装置２６は、肌診断器１５で入力された肌状態データと、この肌診断用ＤＢ２４に格納されている肌診断用データに基づき、顧客１２の肌診断を行なう。前記したように、肌診断用データに基づき診断される肌診断の項目は、肌表面の水分量、皮脂量、ｐＨ値、及び弾力等である。
【００３９】
アンケート用ＤＢ２５は、本カウンセリングシステム１０により選定された化粧品（以下、これを選定化粧品という）を顧客１２が実際に使用した後、その選定化粧品に対する使用評価を問うアンケート内容が格納されている。
【００４０】
一方、メーカー端末３０は化粧品メーカーに置かれる端末であり、処理装置３１，入力装置３２，送受信装置３３，表示装置３４，及び記憶装置３５等を有した構成とされている。このメーカー端末３０も、インターネット１３を介してサーバー２０と接続可能な構成とされている。
【００４１】
更に、生産調整用ＤＢ２７は、後述するように化粧品に対する顧客１２の満足度データ等が格納される。
【００４２】
続いて、上記システム構成とされたカウンセリングシステム１０のカウンセリング処理及び新商品開発アシスト処理について説明する。
【００４３】
図２は、顧客１２に対して化粧品のカウンセリングを行なうカウンセリング処理を示すフローチャートである。また、図３は、図２に示すカウンセリング処理において収集される肌状態データ及び使用評価データに基づき、商品開発アシストデータを生成する商品開発アシスト処理を示すフローチャートである。先ず、図２に示されるカウンセリング処理について説明する。
【００４４】
カウンセリング処理が起動すると、先ず顧客１２はステップ１０（図では、ステップをＳと略している）において、ユーザ端末１１に接続されている肌診断器１５を用いて、化粧品を使用しようとする肌を撮像し肌状態項目の入力処理を行なう。これにより、肌診断器１５は、撮像部位の肌状態データを生成する。
【００４５】
またこれに合わせて、顧客１２は入力装置１６を用いて属性データの入力処理を行なう（ステップ１２）。図４は、属性データの入力処理時に表示装置１８に表示される画面の一例を示している。顧客１２は表示装置１８に表示された属性入力画面に所定事項を記入し、これにより属性データの入力が行なわれる。
【００４６】
ステップ１０で入力された肌状態データ、及びステップ１２で入力された属性データは、送受信装置１７，インターネット１３，送受信装置２１を介してサーバー２０の中央処理装置２６に送信される。
【００４７】
サーバー２０にユーザ端末１１から肌状態データ及び属性データが送信されると、中央処理装置２６は商品選定用ＤＢ２３に格納されている初回用商品マトリックスを参照し、送信されてきた属性データに対応した商品の選定処理を行なう（ステップ１４。尚、この処理は請求項記載の第１の選定手段に相当する）。
【００４８】
前記したように、カウンセリングシステム１０を始めて使用する場合は、選定化粧品が存在しない。このため、サーバー２０はステップ１２で入力された属性データに基づき顧客１２に適した化粧品（最適化粧品）の選定処理を行なう。
【００４９】
ステップ１４で選定された化粧品に関するデータは、送受信装置２１，インターネット１３，送受信装置１７を介してユーザ端末１１に送信され、表示装置１８に表示される（ステップ１６）。顧客１２は、表示装置１８に表示された最適化粧品を見て、試用するか、購入するか、或いは試用及び購入をしないかを決定し、これを入力装置１６から入力する（ステップ１８）。顧客１２が最適化粧品の試用，購入を希望しない場合は、本処理は終了する。
【００５０】
一方、ステップ１８において、顧客１２が最適化粧品の試用或いは購入を希望した場合は、最適化粧品の送付処理を行なう（ステップ２０）。この最適化粧品の具体的な送付処理は次の通りである。
【００５１】
即ち、ユーザ端末１１から顧客１２が最適化粧品の試用或いは購入を希望している情報が送信されると、サーバー２０はその旨をメーカー端末３０に送信し、表示装置３４に表示させる。これにより、メーカーでは、顧客１２が最適化粧品の試用或いは購入を希望していることを知ることができる。そしてメーカーでは、メーカー端末３０をサーバー２０に接続し、最適化粧品の試用或いは購入を希望している顧客１２の住所を属性ＤＢ２２から検索し、最適化粧品或いはそのサンプルを顧客１２に送付する。
【００５２】
ステップ２０において、顧客１２への最適化粧品或いはそのサンプルの送付処理が終了すると、サーバー２０はステップ２２において所定期間の経過を待つ。この所定期間は、顧客１２が最適化粧品或いはそのサンプルを使用し、それによる効果が肌に現れる期間に設定されている。
【００５３】
ステップ２２で所定期間が経過したと判断されると、中央処理装置２６はユーザ端末１１に対して再度肌診断の実施をお願いするお知らせの通知と、アンケートの送付処理を行なう（ステップ２４）。ここで、ユーザ端末１１に向け送信されるアンケートは、アンケート用ＤＢ２５に格納されている。
【００５４】
顧客１２は、ユーザ端末１１に上記のお知らせとアンケートが送信されると、ステップ２６においてアンケートに回答する。図５は、アンケート回答画面の一例を示している。同図に示すように、アンケートの内容は、"手に取った時の粘度"．"肌へのなじみやすさ"，"塗布した時のぬめり"等の選定化粧品を使用した際の使用評価に関するものである。
【００５５】
即ち、本実施例では、顧客１２にアンケートに回答してもらうことにより、使用評価データの入力処理がされる構成となっている。また、アンケートは、各回答項目毎に顧客１２の満足度を５段階評価として回答してもらう構成とされている。
【００５６】
このように、顧客１２がアンケートに回答することにより使用評価データが生成される構成とすることにより、顧客１２にしてみれば回答が容易であり、またメーカー側で使用する使用評価データの作成の面からは、アンケートの内容は個々の顧客１２において統一されており、また満足度を５段階評価として回答してもらう構成とされているため、アンケートの集計処理を簡単に行なうことができる。
【００５７】
また、上記したステップ２６の処理に加え、顧客１２は肌診断器１５を用い、肌の選定化粧品を使用した部位を撮像及び／又は肌状態測定することにより、化粧品使用後の肌状態データ（以下、使用後肌状態データという）の再入力処理を行なう（ステップ２８）。このステップ２６で入力された使用評価データ及びステップ２８で入力された使用後肌状態データは、サーバー２０に送信される。
ユーザ端末１１から使用評価データ及び使用後肌状態データが送信されると、中央処理装置２６は使用評価データと使用後肌状態データとをリンク（関連付け）させて商品選定用ＤＢ２３に格納する（ステップ３０）。
【００５８】
続いて、中央処理装置２６は、ユーザ端末１１から送信された使用評価データに基づき、ステップ１４で選定された選定化粧品に対する顧客１２の満足度が所定値以上であるかどうかを判断する（ステップ３２）。この満足度は、例えば使用評価データを数値化することにより得ることができる。
【００５９】
具体的には、本実施例では満足度を５段階評価（評価段数はこれに限定されることはなく、例えば７段階評価としてもよい）しているため、図５に示すアンケート項目１を例に挙げれば、手に取った時の感触が"良い"を５点とし、"やや良い"を４点とし、"同じ"を３点とし、"やや悪い"を２点とし、"悪い"を１点とし、これを各項目事に求めて加算処理することにより満足度を求めることができる。また、ステップ３２で顧客１２が選定化粧品を満足しているか否かを判断する満足度数は、化粧品毎に予め設定されている。
【００６０】
ステップ３２において、顧客１２の満足度が所定値以下であると判断されると、中央処理装置２６は、ユーザ端末１１から送られてきた使用評価データ及び使用後肌状態データに基づき、商品選定用ＤＢ２３の商品マトリックスを参照し、顧客１２に適した最適化粧品の再選定処理を行なう（ステップ３４。尚、この処理は請求項記載の第２の選定手段に相当する）。
【００６１】
そして、最適化粧品が再選定されると、処理はステップ１６に戻り、前記したステップ１６〜ステップ３２の処理が繰り返し実施される。この再選定処理は、ステップ３２で肯定判断がされるまで、即ち選定化粧品に対する顧客１２の満足度が所定値以上となるまで繰り返し実施される。そして、ステップ３２において、選定化粧品に対する顧客１２の満足度が所定値以上であると判断されると、処理はステップ３６に進み、顧客１２が商品の購入或いは再購入を行なうための処理を実施する。
【００６２】
続くステップ３８では、ステップ３２の処理に基づき、満足度を与えることができた化粧品を生産調整用ＤＢ２７に格納する。また、これと共に化粧品毎に所定値以上の満足度を得た顧客数を求め、この顧客数についても生産調整用ＤＢ２７に格納する。
この際、単に満足度の高い化粧品を記憶するだけでなく、当該化粧品を満足であると判定した顧客１２の属性も合わせて記憶させる構成としてもよい。そして、ここで得られる満足度に関する化粧品データのデータ蓄積結果（このデータを生産調整データという）より、化粧品の生産調整を行なう。即ち、生産調整データより、現在生産している化粧品の内、満足度の高い化粧品の生産性を高め、逆に満足度の低い径商品の生産性を低下させることが可能となる。これにより、化粧品生産の効率化を図ることができると共に、在庫調整の適正化を図ることができる。よって、不評な化粧品については生産を削減し、好評な化粧品に対しては生産の増大を図ることができ、市場に対する化粧品の効率的な供給、及び在庫調整の適正化を図ることができる。
【００６３】
上記のように本実施例では、ステップ３２の処理により、顧客１２の満足度が所定値以下の場合は、顧客１２の要望に適合した商品の再選定が行なわれる。また、この商品の再選定は、ステップ２６で入力される使用評価データ及びステップ２８で入力される使用後肌状態データに基づき行なわれる。よって、顧客１２の現在の状態データを反映し、かつ、顧客１２の満足度を満たす化粧品を選定するカウンセリングを、正確かつ容易に実施することができる。また、上記のように、満足度に基づき現在生産されている化粧品の生産調整を行なうことが可能となる。
【００６４】
続いて、図３を用いて商品開発アシスト処理について説明する。
【００６５】
商品開発アシスト処理は、図２を用いて説明したカウンセリング処理において収集される肌状態データ及び使用評価データに基づき、商品開発アシストデータを生成する処理である。この商品開発アシスト処理はサーバー２０で実施され、その結果はメーカー端末３０に送信される。
【００６６】
ステップ４０の処理は、図２に示したカウンセリング処理におけるステップ３０と同じ処理である。即ち、ステップ４０では、顧客１２が入力した使用評価データと使用後肌状態データが、リンクされた状態で商品選定用ＤＢ２３（請求項記載の記憶手段に相当する）に格納される。本実施例に係る商品開発アシスト処理は、商品選定用ＤＢ２３に格納される使用評価データと使用後肌状態データとに基づき、商品開発アシスト処理を実施する。
【００６７】
ステップ４２では、一定の期間の経過を待つ。具体的には、顧客１２から送信され商品選定用ＤＢ２３に格納される使用評価データ及び使用後肌状態データのデータ数（Ｎ）が所定値以上となったか否かを判断する。
【００６８】
ステップ４２において、データ数（Ｎ）が所定値以上になったと判断されると処理はステップ４３に進む。ステップ４３では、一定以上の不満足項目の抽出処理が行なわれる。ここで抽出される不満足項目は、一定数以上の顧客１２に対し満足度を与えることができなかった選定化粧品の不満足項目の抽出処理を行なう。この不満足項目データは、生産調整用ＤＢ２７に格納される。
【００６９】
続くステップ４４（請求項記載の補正手段に相当する）では、蓄積された使用評価データ及び使用後肌状態データに基づき、商品選定用ＤＢ２３に格納されている商品マトリックスの補正処理が実施される。この商品マトリックスの補正処理について、図６及び図８を用いて説明する。
【００７０】
図６に示す商品マトリックスは、補正処理前の商品マトリックスの一例を示している。従って、補正処理前においては、図２に示すカウンセリング処理のステップ３４では図６に示す商品マトリックスに基づき最適化粧品の再選定が行なわれる。
【００７１】
具体的には、顧客の使用後肌状態データより、肌の水分量が１１〜２０で、皮脂量が１１〜２０である場合には、中央処理装置２６は図６に示す商品マトリックスにより化粧水Ｂを選定し、これを最適化粧品として顧客に推奨する。
【００７２】
しかしながら、この化粧水Ｂを顧客が使用した結果、使用後肌状態データから得られる顧客の満足感が非常に悪かったとする。また、この傾向が一の顧客からのみの結果ではなく、多数の顧客（肌の水分量が１１〜２０で、皮脂量が１１〜２０であった顧客）において同様の傾向が見られたとする。
【００７３】
一方、顧客の使用後肌状態データが、肌の水分量が２１〜３０で、皮脂量が１１〜２０である場合には、商品マトリックスには当該条件に一致する化粧品が存在しないため、この条件に近い化粧品の選定が行なわれる。ここでは、中央処理装置２６が、当該条件に隣接する化粧品Ｂ（肌の水分量が１１〜２０で、皮脂量が１１〜２０）を選定したとする。
【００７４】
その結果、この化粧水Ｂを顧客が使用した結果、使用後肌状態データから得られる顧客の満足感が非常に良好であったとする。また、この傾向が一の顧客からのみの結果ではなく、多数の顧客（肌の水分量が２１〜３０で、皮脂量が１１〜２０であった顧客）において同様の傾向が見られたとする。
【００７５】
上記した事実が判明した場合、中央処理装置２６は図６に示す商品マトリックスを、図８に示す商品マトリックスに補正処理する。即ち、図６では肌の水分量が１１〜２０で皮脂量が１１〜２０である場合に最適であるとしていた化粧品Ｂを、図８に示すように肌の水分量が２１〜３０で皮脂量が１１〜２０である場合に最適であると変更する。これにより、顧客の満足度により適合した商品マトリックスとすることができる。
尚、上記の説明では、水分量と皮脂量をパラメータとする商品マトリックスを例に挙げて説明したが、他の項目をパラメータとする商品マトリックスにおいても、同様な方法により補正を行なうことができる。
【００７６】
上記のように、ステップ４４において商品マトリックスの補正を行なうことにより、商品マトリックスに常に顧客１２の商品満足度を取り込むことができ、顧客１２の満足度を得られる化粧品をより正確に選定することができる。この商品マトリックスの商品選択能力の精度は、データ数（Ｎ）の増大に伴い向上する。よってデータ数（Ｎ）を増大させることにより、顧客に対してより精度の高い化粧品の選定処理を行なうことが可能となる。
上記のように商品マトリックスに補正が行なわれると、その結果はステップ４６においてメーカー端末３０に送信され、表示装置３４に表示される。
【００７７】
続くステップ４８（請求項記載の商品開発アシスト手段に相当する）では、商品開発アシストデータの作成処理が実施される。このステップ４８では、ステップ４０（ステップ３０）の処理により商品選定用ＤＢ２３に蓄積された使用評価データ及び使用後肌状態データに基づき、商品マトリックスに反映されていない特性を有する化粧品を選定する処理が実施される。ここで商品マトリックスに反映されていないとは、顧客のニーズが存在するにも拘わらず当該ニーズに対応した商品が存在しない（換言すると、化粧品に要求される新規な特性を有した化粧品が存在しない）ということである。
【００７８】
これについて、図９を用いて説明する。同図は、縦軸に（皮脂量／水分量）を取り、横軸に（満足度／不満足度）を取っている。従って同図から、例えば（皮脂量／水分量）の値が０．１〜０．５の場合のように、（満足度／不満足度）の値が１．０を超えている場合には、商品マトリックスにおける（皮脂量／水分量）の設定が一応顧客１２に満足されている（満足度が不満足度を越えている）ことが判断できる。
【００７９】
これに対し、（皮脂量／水分量）の値が０．６〜１．０の場合は、（満足度／不満足度）の値が０．６〜１．０となっており、不満足度が満足度を越えている。このような場合には、当該化粧品は顧客１２の満足度を得ることができていないため、製品の改良を行なう必要がある。
【００８０】
一方、（皮脂量／水分量）の値が１．１〜１．６の場合は、（満足度／不満足度）の値が０．１〜０．５となっている。また、この（皮脂量／水分量）の値が０．６〜１．０の化粧品は、実際に製品として製造されていないものとする。即ち、（皮脂量／水分量）の値が０．６〜１．０の特性を有する化粧品は、商品マトリックスに反映されていないものである。
【００８１】
このように、商品マトリックスに反映されていないもの（商品の存在しないもの）については、（満足度／不満足度）の値は存在しないはずである。しかしながら、顧客１２からの使用評価データにおいて、存在しないはずの特性に顧客１２から（満足度／不満足度）に関する反応があるのは、顧客１２は当該特性の商品を望んでいるのに、その商品が存在しないということに顧客１２が不満足感を持っているということになる。
【００８２】
これは、顧客１２が（皮脂量／水分量）の値が１．１〜１．６である化粧品の出現を望んでいるということと等価である。このように、図９は商品開発を行なうための商品開発アシスト情報として用いることができる。
【００８３】
更に、ステップ４８では、使用評価データ，使用後肌状態データ，及び不満足項目データに基づき、改良或いは開発すべき化粧品の機能（使用性を含む）の抽出、及びデータ数（Ｎ数）による重要予測（市場が要求する生産性等）の抽出が行なわれる。
【００８４】
上記のようにステップ４８において、図９に示されるような商品開発アシスト情報，改良すべき商品機能，及び需要予測が生成されると、この商品開発アシスト情報はメーカー端末３０に送信され、その表示装置３４に表示される（ステップ５０）。メーカーでは、この商品開発アシスト情報を参考資料とし、新商品の開発を行なう。尚、ステップ５０の処理が終了すると、本商品開発アシスト処理は終了する。
【００８５】
上記のように、本実施例に係る商品開発アシスト処理では、顧客１２のニーズに対応した商品開発アシスト情報が生成される。化粧品の商品開発を行なうメーカーでは、この商品開発アシスト情報を参考資料とすることにより、顧客１２のニーズに対応した、即ち顧客１２の満足度を満たすことができる新商品の開発をスピーディーにかつ的確に行なうことが可能となる。
【００８６】
尚、上記した実施例では、本発明を化粧品に関するカウンセリング及び商品開発に適用した例を示したが、本発明の適用は化粧品に限定されるものではなく、化粧品以外の種々の商品（例えば、食品、医薬等）に対しても広く適用できるものである。
【符号の説明】
【００８７】
１０  カウンセリングシステム
１１  ユーザ端末
１２  顧客
１３  インターネット
１５  肌診断器
２０  サーバー
２２  属性ＤＢ
２３  商品選定用ＤＢ
２４  肌診断用ＤＢ
２５  アンケート用ＤＢ
２６  中央処理装置
３０  メーカー端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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